Tại sao dự án AI thất bại trong việc mang lại ROI (và cách khắc phục)
AI đang hiện diện khắp nơi, từ copilots đến chatbots và các công cụ tự động hóa. Các công ty đang đổ hàng tỷ vào trí tuệ nhân tạo. Nhưng thực tế nghiệt ngã là hầu hết các dự án AI thất bại trong việc mang lại ROI đo lường được. Các báo cáo cho thấy đa số tổ chức thử nghiệm với AI không bao giờ thấy các dự án thí điểm của họ mở rộng thành sản xuất.
Vậy tại sao điều này lại xảy ra? Và quan trọng hơn, chúng ta có thể làm gì khác đi?
Vấn đề cốt lõi
-
Thiếu chiến lược rõ ràng
Nhiều công ty lao vào AI mà không xác định được vấn đề kinh doanh mà họ đang giải quyết. Điều này dẫn đến những dự án "AI vì AI" ấn tượng trong các bản trình diễn nhưng không mang lại giá trị thực tế. -
Sự không tương thích giữa công cụ tổng quát và chuyên ngành
Các công cụ tổng quát (như chatbots hoặc copilots) hữu ích, nhưng ROI của chúng thường bị phân tán. AI chuyên ngành—được tùy chỉnh cho các quy trình kinh doanh độc đáo—tạo ra giá trị cụ thể nhất. -
Rào cản mở rộng
Ngay cả khi các dự án thí điểm cho thấy triển vọng, các tổ chức gặp khó khăn trong việc đưa chúng vào hoạt động. Nợ kỹ thuật, thiếu tích hợp và quản lý không đầy đủ giữ cho hầu hết các dự án không thể tiến tới sản xuất.
Con đường phía trước
Dưới đây là ba cách để thu hẹp khoảng cách giữa tham vọng AI và giá trị kinh doanh:
1. Khám phá các trường hợp sử dụng AI
Việc sử dụng các khung và công cụ giúp các nhóm xác định các trường hợp sử dụng có tác động cao, phù hợp với kinh doanh là điều thiết yếu. Thay vì chạy theo sự phấn khích, bước này đảm bảo rằng AI được áp dụng nơi nó quan trọng nhất.
2. Phân tích khả thi và ROI
Mỗi dự án AI nên trải qua một nghiên cứu khả thi có cấu trúc:
- Có thể thực hiện về mặt kỹ thuật không?
- Nó có thực sự tạo ra giá trị đo lường được không?
- ROI so với chi phí và rủi ro như thế nào?
3. Tổ chức tập trung vào ROI
Hãy coi việc áp dụng AI giống như một danh mục đầu tư. Theo dõi ROI, mở rộng các dự án thí điểm đã được chứng minh và cắt bỏ những dự án thất bại sớm tạo ra một chu trình bền vững trong việc cung cấp giá trị từ AI.
Điều này có nghĩa là gì đối với các nhà phát triển
Đối với các kỹ sư và nhóm kỹ thuật, điều này có một số hệ quả thực tiễn:
- Xây dựng các giải pháp AI nhỏ, chuyên ngành với sự tập trung cao độ vào kết quả kinh doanh.
- Đề xuất các tuyên bố vấn đề rõ ràng trước khi viết một dòng mã nào.
- Chấp nhận MLOps, quản lý và tích hợp sớm để tránh những cơn ác mộng khi mở rộng sau này.
Kết luận
AI không thất bại vì công nghệ không sẵn sàng. Nó thất bại vì chúng ta không gắn kết nó với các vấn đề, chiến lược và khung ROI đúng đắn.
Những công ty thành công với AI sẽ không phải là những công ty chỉ áp dụng nhanh chóng—họ sẽ là những công ty áp dụng một cách chiến lược.
💬 Câu hỏi dành cho bạn: Là một nhà phát triển, bạn đã từng làm việc trên các dự án AI bị đình trệ trước sản xuất chưa? Bạn nghĩ nguyên nhân nào gây ra khoảng cách đó?
👉 Tôi giúp các tổ chức và nhóm xác định các trường hợp sử dụng AI phù hợp, thực hiện các đánh giá khả thi và xây dựng ROI để tạo ra tác động bền vững.
📩 Bạn có thể liên hệ với tôi tại: utsavsinghal26@gmail.com
🔗 Kết nối với tôi trên LinkedIn: utsavsinghal26
